数据清洗技术可以在多个专业中学习，以下是一些主要的专业和相关课程：

金融学专业

量化编程是金融领域的一个重要分支，学习金融学可以帮助理解量化交易的基本概念和原理，包括资产定价、投资组合管理和风险管理等。数据清洗作为量化编程的一部分，也会在金融学专业中涉及。

数据科学与大数据技术专业

这个专业主要针对学生培养数据分析和处理的能力，包括大数据处理、数据挖掘、数据分析等技术。学习内容涵盖数据处理与分析的基本理论和方法，如数据清洗、数据集成、数据转化、数据聚合等，并掌握常见的数据分析工具和编程语言，如Python、R等。

统计编程师专业

统计编程师主要学习的专业涉及统计学、计算机科学和数据科学等领域。数据科学综合了统计学、计算机科学和领域知识，包括数据清洗、特征工程、机器学习、深度学习等技术。

计算机科学与技术专业

计算机科学与技术专业是数据编程的基础，涉及计算机硬件、软件及其应用方面的知识。学习该专业可以掌握计算机系统的原理和构造，熟悉各种编程语言和算法，具备数据结构、数据库、网络编程等相关知识。

软件工程专业

软件工程专业注重培养学生的软件开发和项目管理能力，对于数据编程而言，掌握软件设计、开发和测试的技能是非常重要的。

大数据技术专业

这个专业主要学习大数据采集、大数据清洗、大数据分析、大数据可视化、大数据运维等方面的知识和技能，同时还要学习统计学、计算机技术、数学等相关领域的内容。

人工智能技术专业

作为选修课，涉及数据清洗的相关知识。

云计算技术与应用专业

作为必修课，包含数据清洗的教学内容。

健康大数据管理与服务专业

该专业专注于健康数据的采集、清洗、分析和可视化，培养学生掌握健康大数据技术的应用技能。

数学或统计学专业

数学和统计学是数据分析的基础，掌握这些知识有助于理解数据背后的规律和模式，并能进行有效的数据清洗。

数据控制与编程专业

这个专业综合性强，涉及计算机科学、数据管理、编程技术等多个领域。主要学习内容包括数据结构与算法、数据库系统、编程语言、软件工程等，其中包括数据清洗、数据抽取和数据可视化等技术。

金融专业、金融工程专业、金融科技专业、大数据管理与应用专业

这些专业也涉及到数据清洗的学习，特别适用于金融领域，涵盖《统计学》、《数据分析与决策》等课程。

综上所述，数据清洗技术可以在金融学、数据科学与大数据技术、统计编程师、计算机科学与技术、软件工程、大数据技术、人工智能、云计算技术与应用、健康大数据管理与服务、数学或统计学、数据控制与编程以及金融相关专业中学习。